본 발명은 아다부스트 알고리즘 기반 학습 장치 및 방법에 대하여 개시한다. 본 발명의 일면에 따른 학습 장치에 의한 아다부스트 알고리즘 기반의 학습 방법은, 검출대상이 포함된 복수의 Positive 영상, 및 상기 검출대상이 포함되지 않은 복수의 Negative 영상을 포함하는 훈련 데이터 집합을 N개의 부분 집합으로 나누는 단계; 상기 각 부분 집합에 대해 아다부스트(Adaboost) 알고리즘 기반의 학습을 수행하여, 초기 특징 집합에서 상기 검출대상의 검출률이 상대적으로 큰 상위 M개의 특징점을 각기 추출하는 단계; 및 상기 추출하는 단계에서 추출된 N×M개의 특징점 중에서 상기 검출률이 상대적으로 큰 복수의 최종 특징점을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.